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Clementine 第五讲

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数据挖掘软件clementine中文教程

数据挖掘软件clementine中文教程

基本功能—自動配置
基本功能—加入節點註解
▪ 加入註解，滑 鼠游標移過去 就可以看到註 解。
基本功能—超級節點
基本功能—超級節點
CRISP-DM 中的Clementine功能
Clementine中文版在商業理解(I)提供的
功能
▪ 把計畫、專業術語相關檔案直接存放在專案中， 任何使用 Clementine 7.2 中文版的人員都可以 隨時輕鬆查閱。
工作環境—用串流方式呈現
▪ 上使用者在工作區自由發揮，利用豐富的工具 ，設計出最符合實際需要的流程。彈性大、自 由度高。
工作環境— Windows 作業環境
▪ 配合基本的 windows功能如剪 貼、滑鼠拖曳、右 鍵功能表、鍵盤快 速鍵直接操作等， 讓熟悉windows的 使用者可以馬上上 手。
▪ 也可以從檔案、資料庫中存取資料 ▪ 資料倉儲提供的資料量更足夠 ▪ 從多種資料檔或資料庫中取出檔案可能遭遇格式不 ▪ 符不一致的問題，要多花時間在整合上，若有資料 ▪ 倉儲，可以省去不少麻煩。
資料採礦的定位
Business Value
Measurement
Prediction (future)
▪ 配合資料倉儲
CRISP-DM 標準流程
▪ Cross-Industry Standard Process for Data Mining ▪ SPSS 和 NCR 在 1996 年為克萊斯勒做資料採礦時
訂出的一套標準程序，並參加了專家意見修訂，目前 版本為1.0
1. 商業理解 (Business Understanding) 2. 資料理解 (Data Understanding) 3. 資料預備 (Data Preparation) 4. 塑模 (Modeling) 5. 評估 (Evaluation) 6. 部署(或佈署) (Deployment)

第5章 Clementine使用简介

第5章 Clementine使用简介

第5章 Clementine使用简介5.1Clementine 概述Clementine数据挖掘平台是一个可视化的、强大的数据分析平台。

用户可以通过该平台进行与商业数据操作相关的操作。

数据流区域：它是Clementine窗口中最大的区域，这个区域的作用是建立数据流，或对数据进行操作。

选项板区域：它是在Clementine的底部，每个选项卡包含一组相关的可以用来加载到数据流区域的节点组成。

它包括：数据源、记录选项、字段选项、图形、建模和输出。

管理器：它位于Clementine的右上方，包括流、输出和模型三个管理器。

项目区域：它位于Clementine的右下方，主要对数据挖掘项目进行管理。

并且，它提供CRISP-DM和类两种视图。

另外，Clementine还包括类似于其他windows软件的菜单栏、工具栏和状态栏。

Clementine非常容易操作，包含很多经典数据挖掘算法和一些较新的数据挖掘算法通常，大多数数据挖掘工程都会经历以下过程：检查数据以确定哪些属性可能与相关状态的预测或识别有关。

保留这些属性(如果已存在)，或者在必要时导出这些属性并将其添加到数据中。

使用结果数据训练规则和神经网络。

使用独立测试数据测试经过训练的系统。

Clementine的工作就是与数据打交道。

最简单的就是“三步走”的工作步骤。

首先，把数据读入Clementine中，然后通过一系列的操作来处理数据，最后把数据存入目的文件。

Clementine数据挖掘的许多特色都集成在可视化操作界面中。

可以运用这个接口来绘制与商业有关的数据操作。

每个操作都会用相应的图标或节点来显示，这些节点连接在一起，形成数据流，代表数据在操作间的流动。

Clementine用户界面包括6个区域。

数据流区域(Stream canvas)：数据流区域是Clementine窗口中最大的区域，在这个区域可以建立数据流，也可以对数据流进行操作。

每次在Clementine中可以多个数据流同时进行工作，或者是同一个数据流区域有多个数据流，或者打开一个数据流文件。

Clementine Introduction

Clementine Introduction

二、记录选项
选择：根据具体条件从资料流程中选择或排除 某一记录子集； 抽样：限制通过流的记录数或排除一定比例的 记录； 汇总：把一系列输入记录变换成汇总性输出记 录； 排序：根据一个或多个字段值对记录进行升序 或降序排列
三、字段选项
类型：指定字段的一系列重要属性； 过滤：(1)从通过的记录中过滤或剔除字段；(2) 重命名字段；(3)把字段从一个来源节点映射到 另一个 填充：替换字段值以及改变存储类型
数据流
结果解释
规则1用于 T
if income <= 16900 and sex = M then T
购买“非健康食品”的客户特征为收入小于 16900且性别为Male 决策建议：在零售领域，可能会使用这种客户组确定特
殊优惠目标，以提高促销响应率。
建模分析（4）：Logistic回归分析
节点 2 和 13 显示具有最高的指数值。指数值大于 100% 的节点表示，通过从这些节点中选择记录而 不是从整个样本中随机选择记录，能够有更多的机 会找到愿意接受预订的用户。
表中显示了可能接受有线电视服务预订的用户 的记录。$R-NEWSCHAN 列显示了对这些记 录的预测结果。如果某记录显示的值为 1，则 可以预测该用户对预订的响应为是。
根据客户购买的产品类型标识了三个客户群， 但是还要知道这些客户是谁，即识别他们的人 口统计学特征，需要为每个群中的每名客户添 加标志 使用规则归纳 (C5.0模型，除了生成决策树外 还可以生成规则) 来基于规则描绘这些标志的 特征，可以实现这一点。
构建数据流
使用创建的 Web 图，可以自动生成每个群的 标志。使用鼠标右键，单击fruitveg和fish之间 的链接，并选择为链接生成导出节点。 加入新类型节点，并进行参数设置：输入、输 出变量。 加入C5.0模型节点，设置为输出规则集

SPSS_Clementine_数据挖掘入门

SPSS_Clementine_数据挖掘入门

目录SPSS Clementine 数据挖掘入门（1） (2)客户端基本界面 (3)项目区 (3)工具栏 (3)源工具（Sources） (3)记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） (4)图形（Graphs） (4)输出（Output） (4)模型（Model） (4)数据流设计区 (4)管理区 (5)Outputs (5)Models (5)SPSS Clementine 数据挖掘入门（2） (6)1．定义数据源 (7)2．理解数据 (8)3．准备数据 (9)4．建模 (14)5．模型评估 (15)6．部署模型 (17)SPSS Clementine 数据挖掘入门（3） (18)分类 (21)决策树 (21)Naïve Bayes (24)神经网络 (26)回归 (27)聚类 (28)序列聚类 (31)关联 (32)SPSS Clementine 数据挖掘入门（1）SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。

在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。

SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。

客户端基本界面SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。

下面就是clementine客户端的界面。

一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS＋SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。

是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面 ^_’项目区顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。

clementine新手入门手册

clementine新手入门手册

clementine新手入门手册作为一款将高级建模技术与易用性相结合的数据挖掘工具，Clementine 可帮助您发现并预测数据中有趣且有价值的关系。

可以将 Clementine 用于决策支持活动，如：•创建客户档案并确定客户生命周期价值。

•发现和预测组织内的欺诈行为。

•确定和预测网站数据中有价值的序列。

•预测未来的销售和增长趋势。

•勾勒直接邮递回应和信用风险。

•进行客户流失预测、分类和细分。

•自动处理大批量数据并发现其中的有用模式。

这些只是使用 Clementine 从数据中提取有价值信息的众多方式的一部分。

只要有数据，且数据中正好包含所需信息，Clementine 基本上都能帮您找到问题的答案。

连接到服务器服务器,服务器,服务器登录,登录,登录登录到Clementine Server,登录到Clementine Server,登录到Clementine Server连接,连接,连接到Clementine Server,到Clementine Server,到Clementine ServerClementine Server,Clementine Server,Clementine Server主机名称,主机名称,主机名称端口号,端口号,端口号用户ID,用户ID,用户ID密码,密码,密码域名(Windows),域名(Windows),域名(Windows)主机名,主机名,主机名Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server端口号,端口号,端口号Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server用户ID,用户ID,用户IDClementine Server,Clementine Server,Clementine Server密码,密码,密码Clementine Server,Clementine Server,Clementine Server域名(Windows),域名(Windows),域名(Windows)Clementine Server,Clementine Server,Clementine ServerClementine 既可以作为独立的应用程序运行，也可以作为连接到 Clementine Server 的客户端运行。

Clementine教材应用范例

Clementine教材应用范例

© ISL 2000
18
圖20-7 撥款申請分佈
© ISL 2000
19
爲了探索其他可能的欺詐形式，我們可以撇開多次 申請的記錄，將注意力集中到只申請過一次的記錄上來。 可以用選擇節點（Select Node）刪除相應的記錄。
圖20-8 去除多重申請
© ISL 2000 20
我們可以使用Clementine建立一個迴歸模型，以農場大小， 主要作物類型，土壤質量等爲引數來估計一個農場的收入是 多少。在建模以前，需要在導出節點Derived Node中使用 CLEM語言來生成一個新的欄位。我們用如下的運算式來估 計農場收入：
© ISL 2000 23 圖20-11 偏差百分比的直方圖
20.3.3 訓練神經網路
經過探索性資料分析，我們發現將真實值和通過一系 列因變數得到的期望值進行比較似乎是有用的。神經網路 可以用來處理此類問題。神經網路使用資料中的變數，對 目標變數或回應進行預測。使用預測的結果，我們可以探 索偏離正常值的記錄或記錄組。 在建模之前，我們首先將一個類型節點Type Node 加 到目前的流程中。因爲需要用資料中的變數來預測所申請 的貸款金額，所以將claimvalue的方向設置爲OUT。
© ISL 2000 27
20.3.4 總結
本例建立了一個預測模型將模型預測值和資料集（農場 收入）中的實際值進行比較。我們發現偏差主要出現在一種 撥款申請類型（可耕地開發）中，然後進行更深入的分析。
通過一個訓練後的神經網路模型，歸納出申請額和農場 大小、估計的收入，主要作物等等之間的關係。然後與神經 網路模型的估計值相比較，大於50%的將被認爲是需要進一 步調查的。當然，最終這些申請有可能是有效的，但是它們 與正常值的差異卻是值得注意的。

Clementine源过程输出节点介绍

Clementine源过程输出节点介绍

Clementine ®12.0源、过程和输出节点½öÓÃÓÚÆÀ¹À¡£°æȨËùÓÐ (c) by Foxit Software Company, 2004ÓÉ Foxit PDF Editor ±à¼-有关SPSS®软件产品的更多信息，请访问我们的官方网站或联系：SPSS Inc.233South Wacker Drive,11th FloorChicago,IL60606-6412电话：(312)651-3000传真：(312)651-3668SPSS是注册商标，其他产品名称为SPSS Inc.专有计算机软件的商标。

如未获得商标所有人书面许可和软件许可权以及出版资料的版权，不得生产或分发任何有关此软件的资料。

“软件”和文档以“受限权利”提供。

政府对于本软件的使用、复制或披露要遵守“技术数据和计算机软件权利”法案第52.227-7013条中的第(c)(1)(ii)款。

订约人／生产商为SPSS Inc.，地址为233South Wacker Drive,11th Floor,Chicago,IL60606-6412。

图片由SPSS Inc.下属nViZn(TM)advanced visualization technology公司(/sm/nvizn)提供。

专利号7,023,453一般提示：其他产品名称仅用作标识，同时也可能是其他各公司的商标。

项目阶段基于CRISP-DM过程模型。

版权所有©1997–2003CRISP-DM Consortium()。

所含某些样本数据集来自UCI Knowledge Discovery in Databases Archive：Hettich,S.and Bay,S.D.1999.UCI KDD Archive（）。

Clementine完整教程

Clementine完整教程

Clementine教程1. 概要资料采矿使用Clementine系统主要关注通过一系列节点来执行资料的过程，这被称作一个数据流（stream）。

这一系列的节点代表了将在资料上执行的操作，而在这些节点之间的联系表明了数据流（stream）的方向。

使用者的数据流包括四个节点：一个变量文件节点，用来从资料源读取资料。

一个导出节点，向资料集中增加新的，通过计算得到的字段。

一个选择节点，用来建立选择标准，从数据流中去除记录。

一个表节点，用来显示使用者操作后得到的结果。

2.建立数据流使用者可以使用下列步骤来建立一个数据流：●向数据流区域中增加节点●连接节点形成一个数据流●指明任一节点或数据流的选项●执行这个数据流图2-1 在数据流区域上的一个完整数据流2.1节点的操作工作区域中的各种节点代表了不同的目标和操作。

把节点连接成数据流，当使用者执行的时候，让使用者可以看到它们之间的联系并得出结论。

数据流（stream）就像脚本（scripts），使用者能够保存它们，还可以在不同的数据文件中使用它们。

节点选项板（palette）在Clementine系统窗口底部的选项板（palette）中包含了用来建立数据流的所有可能的节点。

图2－2 在节点选项板上的记录选项项目（Record Ops tab）每一个项目（tab）包含了一系列相关的节点用于一个数据流（stream）操作的不同阶段，例如：●来源（Sources）。

用来将资料读进系统的节点。

●记录选项（Record Ops）。

用来在资料记录上进行操作的节点，例如选择、合并和增加。

●建模。

在Clementine系统中可用的代表有效建模算法的节点，例如类神经网络、决策树、聚类算法和资料排序。

定制常用项在节点选项板（palette）上的Favorites项目能够被定义成包含使用者对Clementine系统的习惯用法。

例如，如果使用者经常分析一个数据库中的时间序列资料，就可能想确保数据库来源节点和序列建模节点这两个都可以从Favorites项目中获得。

数据挖掘工具(一)Clementine

数据挖掘工具(一)Clementine

数据挖掘工具（一）SPSS Clementine18082607 洪丹Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。

1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。

作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。

强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。

同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。

近年来,数据挖掘技术越来越多的投入工程统计和商业运筹,国外各大数据开发公司陆续推出了一些先进的挖掘工具,其中spss公司的Clementine软件以其简单的操作,强大的算法库和完善的操作流程成为了市场占有率最高的通用数据挖掘软件。

本文通过对其界面、算法、操作流程的介绍，具体实例解析以及与同类软件的比较测评来解析该数据挖掘软件。

1.1 关于数据挖掘数据挖掘有很多种定义与解释，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

” 1、大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

2、数据挖掘的意义却不限于此，尽管数据挖掘技术的诞生源于对数据库管理的优化和改进，但时至今日数据挖掘技术已成为了一门独立学科，过多的依赖数据库存储信息，以数据库已有数据为研究主体，尝试寻找算法挖掘其中的数据关系严重影响了数据挖掘技术的发展和创新。

尽管有了数据仓库的存在可以分析整理出已有数据中的敏感数据为数据挖掘所用，但数据挖掘技术却仍然没有完全舒展开拳脚，释放出其巨大的能量，可怜的数据适用率（即可用于数据挖掘的数据占数据库总数据的比率）导致了数据挖掘预测准确率与实用性的下降。

基于clementine的数据分析与处理

基于clementine的数据分析与处理

Clementine
发展及特点
专业化特点
•跨行业数据挖掘的标准过程， *定位是面向行业、工具导 向、面向应用 *适用于大型工业和商业实 践的一般标准 •六个阶段： 商业理解 数据理解 数据准备 建模 模型评估 结果发布
8
Clementine软件概况
软件概述 应用主体思路
Clementine的操作与数据分析的一般流程相吻合。数据分析通常经过数据收
分组汇总节点
CLEM语言
19
模块库
源 记录选项 字段选项 图形 建模 输出
**字段选项—对数据关键属性字段进行过滤、
填充、字段重排、导出和重新分类等操作
过滤节点
导出节点
20
模块库
源 记录选项 字段选项 图形 建模 输出
**图形—将数据结果绘制成饼图、直方图、散点
图等不同的图形种类进行呈现
图形板节点
21
模块库
源 记录选项 字段选项 图形 建模 输出
**建模—丰富的数据挖掘算
法，执行预测、关联、聚类 等功能
22
模块库
源 记录选项 字段选项 图形 建模 输出
**输出—按照需求输出不同形式的结果
表节点
报告节点
23
基本演示环节
数据的快速读入 排序、过滤 数据合并
纵向合并 横向合并
•内连接
但是… 1、信令流程上单 通事件与正常通话 完全一样 2、缺乏通过用户 面内容进行快速有 效判定的方法 3、用户面的数据 采集、存储存在一 定困难
31
研究思路
将用户行为与CDR数据的关键字段相结合进行疑似单通的判定
分析对象 PCM • • CIC 数据源 A口/E口CDR数 据，T局话单 用户行为分析指标 通话次数（暂定100） 平均通话时长（暂定30秒） • 通话时长分布异常 分析结论 疑似链路级单 通

clementine基础培训PPT课件

clementine基础培训PPT课件

➢通过双击来连接节点
✓ 双击选项板上的节点，自 动把新节点连接到数据流 区域中的“中心”节点上
未选中的节点（灰白色）
使用鼠标中键
clementine基础培训
被选中的节点 （淡蓝色）
删除节点之间的连接
➢在连接箭头的头部按住鼠标右键选择“删除连接”
clementine基础培训
关于连接节点：源节点
✓源节点是连接到初始数据 源的节点
SPSS 银行业用户
The World Bank Group
clementine基础培训
SPSS 保险业用户
clementine基础培训
SPSS 电信业用户
clementine基础培训
Clementine系统结构图
clementine基础培训
Clementine 简介
➢实用的数据挖掘方法论——CRISP－DM ➢图形化的操作环境，提高了易用性、减低了入门要求和
后输入或选择工作目录
clementine基础培训
Clementine 客户端和服务器端
✓Clementine 可以运行在 客户端和服务器端两种模 式下
✓默认的模式是客户端 ✓在菜单 “工具” 中选择
“服务器登录” ✓注意 Clementine 客户端
和服务器端版本必须匹配
clementine基础培训
项目窗口
节点clementine基础培训
可视化编程
节点
➢一个图标代表在 Clementine 中进行的一个操作
工作流
➢一系列连接在一起的节点
选项板
➢包含一系列不同功能的图标
据读入 Clementine 中
➢记录选项节点
➢ 在记录上进行操作 ➢ 一条记录是一种“情形”或一“行”数据

Clementine 中文版

Clementine 中文版

串流工作區：實際上用來建構DM 流程的所有的動作、設定…的區域
節點調色板：不同的節點（node）代表不同功能的工具，不同的活頁代表不同的資料採礦流程的工具集合
操作管理區：管理操作時期產生的串流、輸出、模型
專案管理區：以資料採礦專案的角度來管理串流、輸出、模型
可將各種檔案及流程圖分門別類整理在六個CRISP-DM步驟的資夾中，方便任何使用人員隨時取。

清楚所做過的流程，有架構不紊亂。

即使非原始的建立者也可迅速進入狀況。

可依自己需求增減資料夾
合模型。

加州药瘾者服务

加州药瘾者服务

Action Point提供之服藥定時器
針頭交換站的支持性服務
基本醫療服務 個案管理 藥癮者支持團體 愛滋諮商與檢驗
交換針頭站以外的支持性服務
轉介：
戒毒（住院或門診戒毒） 藥癮治療方案 基本醫療服務 社會服務 精神健康服務 短期與長期的住屋協助 法律協助
減少傷害方案的挑戰
目標：幫助城市貧窮地區的藥癮感染者， 增進服藥順從性。
地點：毒癮者出沒的地方 機構：衛生單位與民間機構的合作 人力資源：醫生、護士、社工、輔助療法
治療師。 做法：藥房服務、護士追蹤、社工個案管
理、提供服藥輔助器具、獎勵、衛教
Action Point與針頭交換站連結
Action Point提供之藥盒
與政府建立合夥的關係。
HIV個案管理與減少傷害
主要原則：
不批判藥癮者，了解其軟弱處，毒品使用是他應 對現實生活的適應方法。
不以藥癮泛稱所有毒品使用者，而以偶爾使用、 控制性的使用、亂用來分別。
給於毒品使用者服務，即使沒有戒毒，可以減少 HIV的傳染，與毒品所造成的傷害。
毒品使用者有能力改變。 一步一腳印，小小的改變，累積成大改變。
HIV個案管理的目標
減少愛滋傳染，服藥順從性，與毒品使用 的危險性。
建立信任的關係，增進個案自我處理能力， 增進其自尊。
HIV個案管理師的功能
評估個案需求 計畫Individual Service Plan 連結資源與轉介 實施與追蹤、鼓勵與支持 倡導
HIV個案管理ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ障礙
毒品使用者對人的不信任，對大機構的不 信任。
藥癮者愛滋防治，必須配合對藥癮者的適 當教育，如：健康、過量使用、濃腫、安 全使用毒品、安全性行為等。

第五讲 对等译法

第五讲 对等译法



后者如teenager 和“青少年”对等，英语teenager 指13岁到19岁的人，汉语“青少年”范围较广， 可以指8、9到20余岁的人。 汉语“知识分子”指上过学有知识的人，而英语 intellectual则指有学问的、层次较高的知识分子。 英语scholar指正在学习的人，也包括有学问的人， 而汉语“学者”则指学识渊博的人。上述两种情 况属不完全对等。
（1）用词结构相同，意思相同 Emergency Room 急诊室 女朋友 girl friend

Alexander Fleming discovered Penicillin. 亚历山大·弗莱明发现青霉素。（词类、语法作 用、词序相同）

They are now working against time to produce more oil for the country. 他们为国家生产更多石油而争分夺秒地工作。 （用词一样，词序不同）
Notes: citadel—n.城堡，要塞； 大本营，根据地，避难所



对于一个外行人来说，没有比动脑手术更令人胆 战心惊。一把冰冷的钢刀直插入人类理智与情感 的城堡，捅进人类的“禁区”！本书叙述的完全 是真人真事（只是把姓名和地址做了一番更改而 已）。它记录了人们向这个错综复杂，神奇奥秘 的世界所做的一次探索。
A: Bosom friends there are within four seas. Even the remotest regions are like close neighbors. B: A bosom friend afar, Brings a distant land near.

“拉”和“pull”只有一小部分词义对等，大部分 词义并不对等，翻译时要用别的词来表达，因此是 部分对等。部分对等词视其对等程度有可分为完全 对等和不完全对等两种。 对等词在其对等的词义上大部分是意义相同的，吻 合的，例如“breakfast”和“早饭”，“委员会” 和“committee”是完全对等。

数据挖掘Clementine应用实务(上)

数据挖掘Clementine应用实务(上)
数据挖掘可以说汇合了以下六个领域： 数据库系统 －数据仓库和联机分析（ＯＬＡＰ）。 机器学习。 统计与数据分析方法。 可视化。 数学规划。 高性能计算。
１２ 数据仓库、ＫＤＤ、数据挖掘的关系
许多人对于数据仓库和数据挖掘时常混淆，不知如何分辨。其实，数据仓库是数据库技术的一 个新主题，在数据库技术日ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ普及的情况下，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，随着操作 方式改变，决策方式也跟着改变。另外，决策支持系统和主管信息系统也日渐普遍，它们操作数据 的方式不尽相同，因而有必要把操作性数据库和数据仓库分隔开来，利用不同数据库系统与技术操 作，才能达到系统优化。由于关系数据库、平行处理及分布式数据库技术的进步，不论是主从式架 构或主机型架构的数据库系统，数据仓库技术皆可以利用原有操作或已有的系统，进而提供一个稳 固的基础以支持全公司的决策支持系统（ＤＳＳ）。
关于数据挖掘……
乐观的说法……Ｂｅｒｒｙ和 Ｌｉｎｏｆｆ（１９９７）
分析报告给你后见之明 统计分析给你先机 数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）给你洞察 这三者都是在已有的数据上作分析，在概念上应该并无优劣，差别只是手上的数据大小与性质。 所以，方法不同才有定义的不同。
负面的定义……ＦｒｉｅｄｍａｎＪ（１９９７）
１１ 何谓数据挖掘
数据挖掘是指寻找隐藏 在数 据 中 的 信 息 （如 趋 势 （Ｔｒｅｎｄ）、特 征 （Ｐａｔｔｅｒｎ）及 相 关 性 （Ｒｅｌａｔｉｏｎ ｓｈｉｐ））的过程，也就是从数据中发掘信息或知识 ＫＤＤ（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅｓ），也有人称 为“数 据 考 古学”（ＤａｔａＡｒｃｈａｅｏｌｏｇｙ）、“数 据 模 式 分 析”（ＤａｔａＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓ）或 “功 能 相 依 分 析” （ＦｕｎｃｔｉｏｎａｌＤｅｐｅｎｄｅｎｃｙＡｎａｌｙｓｉｓ），目前，许多研究人员把它视为结合数据库系统与机器学习技术的 重要领域，许多产业界人士也认为此领域是一项增加各企业潜能的重要指标。此领域蓬勃发展的原 因：现代的企业经常搜集大量数据，包括市场、客户、供货商、竞争对手以及未来趋势等重要信息， 但是信息超载与无结构化使得企业决策部门无法有效利用现存的信息，甚至使决策行为产生混乱与 误用。如果能通过数据挖掘技术，从大容量的数据库中，发掘出不同的信息与知识作为决策支持之 用，必能产生企业的竞争优势。
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CART应用示例


以Telephone.sav为例，目标：找到影响客户流 失的重要因素 分类回归树的交互建模 可以使决策树的实际含义更贴近业务
交互建模中的模型评价

交互建模中分类树的评价 风险评价和收益评价


风险评价：模型误差 效益评价 收益(Gains)：模型对数据规律提炼的能力 利润(Profit)：财务角度反映模型价值 角度：每条推理规则、决策树整体
CART：生长算法(分类树)

异质性指标：GINI系数
G (t ) 1 p 2 ( j | t )
j 1

k
G(t ) p( j | t ) p(i | t )
j i
p(j|t)是节点t中样本输出变量取第j类的归一化概率
异质性最小时，Gini系数为0；异质性最大时，Gini 系数为1－1/k
效益评价：收益评价(单个节点)


收益：对具有某类特征的数据，输入和输出变量 取值规律的提炼的能力 针对用户关心的“目标”类别。例：流失 yes 收益评价指标 【收益:n】：节点中样本属目标类别的样本量 【响应(%)】：节点中样本属目标类别的样本 量占本节点样本的百分比（置信程度） 【收益(%)】：节点中样本属目标类别的样本 量占目标类别总样本的百分比（适用广泛性）

高响应%和低收益%的规则，可能是没有意义的 低响应%和高收益%的规则，可能是值得的
效益评价：收益评价(单个节点)

响应%和收益%：意味追求高响应%吗？

高响应%和高收益%的规则，可能并没有太多价 值
效益评价：收益评价(单个节点)

收益评价指标 【指数(%)】：节点的响应(%)是同类别样本占 总样本比例的百分之几倍，称为提升度(lift) （价值）
模型的对比分析


Analysis节点： 给出各种情况下的置信水平 预测正确（错误）的规则的平均置信度 置信度到达怎样水平时，预测正确率将达 到怎样的程度 Analysis节点：用于不同模型的对比评价
不同模型的收益对比（Evaluation节点）

决策树说明

决策树算法在处理不同类型数据时的优势和劣势 数值型的优势和劣势 不受数量级的影响 忽略分布特征 分类型的优势和劣势 建树效率高 类别较多时，树太茂盛 容易处理“混合类型”的输入变量
效益评价：收益评价(单个节点)

响应%和收益%：意味追求高响应%吗？ 低响应%和低收益%的规则，不理想 例：甲壳虫人群100人，90人购买，10不购买

IF 年轻富婆 THNE 买 10人，响应%=100%(高)，收益%=10/90(低) 90人，响应%=70%(中低),收益%=63/90(高)
( s, t ) pl pr | p( j | tl ) p( j | tr ) | j

2
Ordered策略：适用于定序型输入变量，只 有两个连续的别类才可合并成超类
CART：生长算法(回归树)

异质性指标：方差
1 N R(t ) ( y i (t ) y (t )) 2 N 1 i 1
R ({t})Leabharlann R (Tt )R ({t}) R (Tt )
此时应剪掉子树Tt
CART：剪枝算法

剪枝过程：产生子树序列T1，T2，T3，…，Tk。 T1为最大树，Tk只包含根节点 初始为0，无枝可剪 R(t ) R(Tt ) ~ 增大找到 | Tt | 1 小于的所有子树中最小 值对应的子树，剪掉，计算剪枝后树的代价复 杂度值 在当前值下判断是否仍有小于 的子树，有 则依从小到大顺序剪掉，并计算代价复杂度； 否则，继续增大，直到得到Tk 随着值增大，得到子树序列。它们的复杂度 依次降低，但代价复杂度的变化情况并不确定
CART：剪枝算法

最小代价复杂性剪枝法（Minimal Cost Complexity Pruning，MCCP） 目标：得到恰当的树，具有一定的预测精度， 且复杂程度恰当 代价（误差）和复杂度之间的权衡是必要的 ~ R (T ) R(T ) | T | 为复杂度系数 基于最小代价复杂性原则 等于0时怎样？ 很大时怎样？
Nl Nr G (t ) G(t ) G (t r ) G(t l ) N N

异质性下降指标：

使上式达到最大的组限应为当前最佳分割点
CART：生长算法(分类树)

分类型输入变量：形成2个超类（2叉树） 多分类型输入变量：合并为超类 同上，应使两组的异质性总和达到最小， 异质性下降最快 Twoing策略：找到使两个超类差异足够大 的合并点s
分类预测：决策树（二）
主要内容

分类回归树及应用 模型的对比分析
分类回归树


分类回归树（Classification And Regression Tree，CART,Breiman,1984) 特点： 既可建立分类树也可建立回归树 只能建立2叉树 以Gini系数和方差作为建树依据 依据测试样本集进行剪枝
R (t ) R (Tt ) ~ 剪掉子树 a | T 剪掉子树 t | 1
确定可算，关键 是 越小且小于 剪掉
| Tt | 1
CART：剪枝算法

是一个不断调整过程
~ R ({t}) R(t ) R (Tt ) R(Tt ) | Tt |

从0到’的过程中:
•判断能否剪掉一个中间节点{t}下的子树Tt •{t}的代价复杂度
R ({t}) R(t )
•{t}的子树Tt的代价复 杂度
~ R (Tt ) R(Tt ) | Tt |
R ({t}) R (Tt ) 保留子树，此时：a R(t )~ R(Tt )
R (t ) R (Tt ) a ~ | Tt | 1

异质性下降指标：
Nl Nr R(t ) R(t ) R(t r ) R(t l ) N N
•从分组变量的众多取值中找到最佳分割点：同上
CART：剪枝算法


预修剪策略 决策树最大深度 父节点和子节点所包含的最少样本量或比例 树节点中输出变量的最小异质性减少量 后修剪策略 根据一定的规则，剪去决策树中的那些不具有 一般代表性的叶节点或子树 CART依次给出所有可能子树，从中挑选一棵 如何得到这些子树？挑选标准是什么？
效益评价(整体)




累计收益图：横坐标分位点，纵坐标累计收益 (%) 累计响应图：横坐标分位点，纵坐标累积响应 (%) 累计提升图：横坐标分位点，纵坐标累计提升度 累计利润图：横坐标分位点，纵坐标累积利润 累计投资回报率图：横坐标分位点，纵坐标累积 ROI
模型的对比分析

选择通用指标评价：如误差、收益率、提升度等 Analysis节点：用于评价单个模型 区分预测置信度和倾向性得分。通常倾向性得 分高于0.5，则可判断其预测类别为Yes。决策 树中仅根据预测置信度无法判断预测类别 在逻辑回归中，一般置信水平越高，预测正确 率会越高，但通常不分析置信水平和预测正确 率的关系，原因是分析结果是一个模型 决策树得到是模型集合，为评价哪些模型更好 ，应分析置信水平和预测正确率的关系
lift P(classt | sample) / P(classt | population )
效益评价：利润评价(单个节点)

总体利润：正利润和负利润（针对输出变量所有 类别计算） 定义单位利润

1 k 利润评价指标 ( N j pi i ) N j i 1 【利润:】:节点的平均利润 【投资回报率】：总利润/总投资 【指数(%)】：节点的投资回报率是总投资回 报率的倍数
CART：生长算法

选择当前最佳分组变量 分类树和回归树、数值型输入变量和分类型输 入变量，计算策略存在差异 分类树 数值型输入变量：分成两组（ 2叉树） 依次以相邻数值的中间值为组限分组 计算两组样本输出变量值的异质性 分组应尽量使两组的异质性总和较小， 使两组异质性随着分组而快速下降
CART：剪枝算法

剪枝过程 选择k个子树中代价复杂度最低的子树，也可 以允许考虑误差项
放大因子
R(Topt ) min k R (Tk ) m SE( R(Tk ))
SE( R(Tk )) R(Tk )(1 R(Tk )) N'
代价复杂度最小子树在测 试样本集上的预测误差的 误差